Yapay sinir ağları algoritmaları ile PVP nanoliflerin çaplarının tahmini
Estimation of diameters of PVP nanofibers with artificial neural networks algorithms
- Tez No: 779542
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL YILDIZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Polimer Bilim ve Teknolojisi, Mühendislik Bilimleri, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Polymer Science and Technology, Engineering Sciences, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Derin öğrenme, Hücresel yapay sinir ağları, Model veri uyumu, Nanolif, Polimerler, Deep learning, Cellular artificial neural networks, Model-data fit, Nanofiber, Polymers
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Afyon Kocatepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Nanobilim ve Nanoteknoloji Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu araştırmada, Polivinilpirolidon (PVP) polimer, su ve alkol çözeltisi ile elektroeğirme yöntemi kullanılarak nanolifler üretilmiş, üretilen nanoliflerin akış hızı, iğne ucu ve toplayıcı plaka arası mesafe ile uygulanan voltaj değeri kullanılarak veri seti oluşturulmuştur. Nanoliflerin analizi taramalı elektron mikroskobu (SEM) ile çapı Fibraquant programı ile saptanmıştır. Laboratuvar ortamında gerçekleştirilen geleneksel test ve test yöntemleri zaman almakta ve maliyetli olmaktadır. Geleceğe yönelik tahmin ve analizler, geçmişte yapılan gözlem sonucunda elde edilen değerler ile oluşturulan modeller aracılığıyla gerçekleştirmektedir. Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Derin Öğrenme Algoritmaları günümüzde tahmin alanında oldukça kullanılan bir yöntem haline gelmiştir. Bu çalışmada, Yapay Sinir Ağları algoritmaları nanoliflerin çaplarının tahmin edilmesi için kullanılmıştır. Yapay Sinir Ağları ve Derin Öğrenme algoritmalarıyla nanoliflerin çapını etkileyen 4 adet bağımsız değişken girdi değişkeni olarak, nanolif çap değerleri çıktı değişkeni olarak belirlenerek modeller oluşturulmuş, bu modellerden ortaya çıkan sonuçlar literatürle karşılaştırılmıştır. Çalışma, nanoliflerin çaplarının ölçümü uygulamalarında Yapay Sinir Ağlarının ve Derin Öğrenme algoritmalarının uygulanabileceğini göstermiştir. Veri miktarının küçük olması nedeniyle Yapay Sinir Ağı modelinin Derin Öğrenme modeline göre daha başarılı olduğu belirlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Nanofibers are manufactured with Polyvinylpyrrolidone (PVP) polymer,water and alcohol solution and using electrospinning process in this research,data set is created with using flow rate for nanofibers which are manufactured,with using needle point,distance between plate and using applied voltage value.Analysis of nanofibers is determined with scanning electron microscope,diameter is determined with Fibraquant schedule.It takes a long time to make traditional test process in laboratory and also their cost is really too high. Estimation and anaylsis for future are estimated with obtained values which are result of remark in past and help of created models.Artificial neural networks and deep learning algorithms are process which are fairly used in estimation space nowadays.In this study,artificial neural networks and deep learning algorithms are used for guessing diameter of nanofibers. With Artificial Neural Networks and Deep Learning algorithms, 4 independent variables affecting the diameter of nanofibers were determined as input variables and nanofiber diameter values were determined as output variables, and the results obtained from these models were compared with the literature. Study shows that artificial neural networks and deep learning algorithms can be practised at applications for measuring diameters of nanofibers.Because of small amount for data,it is determeined that model for artificial neural network is more successful than deep learning model.
Benzer Tezler
- Fotovoltaik sistemlerde farklı mppt algoritmaları ile enerji verimliliğini artırma
Enhancing energy efficiency with different mppt algorithms in photovoltaic systems
NAZLICAN GÜVENÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAfyon Kocatepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YÜKSEL OĞUZ
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDİL KARAKAN
- Optimal Sizing and techno-economic design of Al-Fashir (Sudan) solar power station
Al-Fashir (Sudan) güneş elektrik santralinin optimal boyutlandırması ve tekno-ekonomik tasarımı
ABDALFTAH HAMED MOHAMMED ALI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
EnerjiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ATABAK NAJAFI
- Yapay sinir ağları eğitiminin gradyen tabanlı ve global arama algoritmaları ile FPGA üzerinde donanımsal gerçeklenmesi
Hardware implementaton of artificial neural network training using gradient based and global search algorithms on FPGA
MEHMET ALİ ÇAVUŞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiNiğde ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. FUAT KARAKAYA
- Makine öğrenme algoritmaları ve yapay sinir ağları kullanılarak crista galli'den elde edilen parametreler ile cinsiyet tahmini
Gender prediction using machine learning algorithms and artificial neural networks with parameters derived from crista galli
ZUHEIR KAOUK
- Hidrolik bir sistemin yapay sinir ağları ile modellenmesi ve katsayıları genetik ve parçacık sürü algoritmaları ile optimize edilmiş pıd ile kontrolü
Modelling a hydraulic system using artificial neural networks and controlling with pid algorithm coefficients optimized by genetic and particle swarm algorithms
ERDAL YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. A. FEVZİ BABA
YRD. DOÇ. VEDAT TOPUZ